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Saber Cuándo Sabes: Manejo de Datos Adversarios Absteniéndose
Explore la predicción secuencial en entornos estocásticos con interferencia adversaria. Aprende estrategias para manejar cambios en la distribución y realizar predicciones confiadas mientras te abstienes en casos inciertos.
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Resumen
Explore la predicción secuencial en entornos estocásticos con interferencia adversaria. Aprende estrategias para manejar cambios en la distribución y realizar predicciones confiadas mientras te abstienes en casos inciertos.
Programa de estudio
- Introducción a la Predicción Secuencial
- Comprendiendo la Interferencia Adversarial
- Manejo de Cambios en la Distribución
- Predicciones Confiables con Abstención
- Estrategias para una Predicción Secuencial Robusta
- Evaluación del Rendimiento del Modelo con Datos Adversariales
- Temas Avanzados
- Aplicaciones Prácticas y Herramientas
- Conclusión y Direcciones Futuras
Fundamentos de los modelos de predicción secuencial
Resumen de configuraciones estocásticas
Tipos y fuentes de interferencia adversarial
Impacto de las configuraciones adversariales en las predicciones
Identificación de cambios en la distribución
Estrategias para adaptarse a cambios en la distribución
Concepto de abstenerse en escenarios inciertos
Métricas para estimación de confianza
Técnicas para integrar la abstención en modelos de predicción
Enfoques de modelado defensivo
Incorporando redundancia y diversidad
Técnicas de evaluación comparativa
Estudios de caso y ejemplos del mundo real
Fundamentos teóricos de la robustez adversarial
Avances recientes en el entrenamiento adversarial
Herramientas y bibliotecas comunes para manejar datos adversariales
Construcción y prueba de modelos con mecanismos de abstención
Tendencias emergentes en el manejo de datos adversariales
Consideraciones éticas en la abstención de predicciones inciertas
Asignaturas
Ciencia de Datos